从历史的角度看大数据审计发展

欧阳双

（中国财政科学研究院，北京100142）

1 引言

随着信息技术的发展，大数据技术不断融入各行各业，促进了审计工作的发展，世界各国都在推动大数据审计的建设。在新时代，我国提出要加强审计信息化，建设科技强国。大数据审计是我国为更好发挥审计在党和国家监督体系中重要作用的必然选择。

2 大数据的发展历史回顾

大数据是一种将海量数据或信息资产进行融合的技术，通过运用新的处理模式，审计工作将具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据的产生源于计算机电子数据处理技术的发展。数据需要进行快速组织、存储和读取，促使人们研发数据库技术等数据管理技术[1]。数据库如同电子化的文件柜，用它可以进行同类数据集合。在1970年发明的关系数据库能存储一些结构化数据，实现了数据的集中控制和独立共享。关系数据库的不断发展催生了信息管理系统。在1988年数据仓库问世，数据分析技术得到不断的发展。如今大数据技术已应用于客户需求、公司治理、社会治理、城市发展等多方面[2]。

3 世界各国大数据审计的发展

大数据审计是将大数据相关特征与现实审计模式和审计要素相结合，运用多项大数据技术，可探索多维度、智能化的审计分析方法。国外对大数据审计的研究较早，20世纪60年代，美国注册会计师协会开始研究审计与电子数据处理系统的关系，并发布相关的操作教程。20世纪80年代，加拿大注册会计师协会颁布了有关计算机审计的应用教程，主要阐述如何以计算机为辅助工具对审计目标实施控制。从2006年开始，巴西联邦审计法院开始建立公共数据库，记录政府重要信息用于审计工作的开展。2011年，将国际内部审计师协会公布《数据分析技术》作为全球技术审计指南。2017年开始召开世界审计组织大数据审计工作会议，全球各国相聚交流大数据审计经验。在2018年第二次会议上，部分国家总结了开展大数据审计工作的先进经验：美国审计署采用三因素分析法，即利用专业知识、分析手段和先进的科学技术支撑审计工作；经常进行团队沟通；保持成本、时间以及审计范围之间的均衡，保证质量最优。美国为促进审计人员的交流，会针对大数据审计工作开展招聘活动、专业培训，建立内部实践团队。丹麦审计署将大数据审计分为四项：更好地利用现有数据；提高审计人员的数据分析能力；使用更好的软件工具；探索数据呈现新方法。

4 我国大数据审计新时代

自审计署开展计算机审计工作起，从只分析专业内数据、系统内数据、被审计单位内部数据，发展到近年来开始开展跨领域、跨层级、跨系统、全面贯通的大数据审计。审计署基于大数据审计建设，设立了数据司。数据司负责采集各行各业的数据，对数据进行宏观分析和筛选，并进行总体分析和系统研究。审计人员将发现的疑点分发至相关各业务司或项目实施单位，再由他们专门进行核查。我国在大数据领域方面通常运用关联分析、可视化技术、具体信息技术等。现在的审计工作已经不再局限于简单的查账翻账阶段，而是综合运用计算机技术贯穿审计始终[3]。

5 新时代大数据审计面临的挑战

第一，大数据审计面临“数据管理难、数据有效运用难”的两难问题。数据采集范围判断过大，多余数据采集无用，会增加数据存储和管理的风险；数据采集范围判断过小，不能采集所需的数据，影响审计效率和效果。在数据的有效运用上，如何甄别数据的真伪是一大难点。采集的数据存在质量参差不齐的情况，错误数据会导致错误的审计结果。用错误的分析结果去调拨审计人员分查核实，存在更大的审计风险。第二，数据中心规划建设和存储面临巨大挑战。大数据的数据量大且涉及保密数据，因此数据中心规划建设要求也较高。数据中心规划建设需要达到的要求是：高可扩展性、高性能、可伸缩、低成本。数据中心的规划不仅涉及数据的整理、存储和查询，还包括综合分析服务等业务功能，要在安全可控的数据库软件下进行存储。第三，审计分析技术方法创新面临挑战。大数据分析具有显著的交叉融合和智能挖掘的特征。交叉融合即数据来源于多部门、多领域，涉及交叉分析的处理过程。因此，大数据审计不局限于某单一的被审计单位，所有与被审计单位相关的其他单位的数据、互联网上的数据、外部数据都需要进行交叉分析再相互印证。